Pinterest推出基于深度学习的PinSage以增强其推荐系统

编译:chux

出品:ATYUN订阅号

来自Pinterest的开发人员以及斯坦福大学的研究人员合作推出PinSage,这是一种基于深度学习的高级推荐框架,用于社交网络中的广告和购物推荐。

“随着使用Pinterest的月活跃用户数超过2亿,图像保存数量也越来越多,我们必须不断建立新技术,不仅要跟上,还要提出更明智的建议,”Pinterest工程师Ruining He在一篇博文中表示。

该框架使用图形卷积网络(GCN)来学习Web尺度图中的引脚或节点。每个引脚与图像和一组文本注释相关联,例如标题和描述。

团队使用英伟达 Tesla GPU的和cuDNN -accelerated TensorFlow深度学习框架,用大约18TB字节的数据,或曲线图上75亿例子图表训练卷积网络,30亿个节点代表画板和Pin。

团队表示,“Pin的嵌入对于各种任务来说都是必不可少的,比如像广告这样的动态Pin,以及购物分类、集群,甚至是重新运行。这些任务对于我们的关键服务是至关重要的,比如相关的Pin、搜索、购物和广告。”

该框架有可能增强产品挖掘的后端并为购物的未来提供动力。总之,该工作分析了比标准深度学习模型更多的信息。

Pinterest工程师说,“我们的模型依赖于此图形信息来提供上下文,并允许我们消除(视觉上)相似但在语义上不同的Pins的歧义。据我们所知,这是迄今为止最大的深度图嵌入应用,并为基于图卷积结构的新一代网络级推荐系统铺平了道路。”

这项工作的成果最近在ArXiv上发布,并将于本周在伦敦举行的SIGKDD知识发现和数据挖掘国际会议上发布。

论文:arxiv.org/pdf/1806.01973.pdf

原文发布于微信公众号 - ATYUN订阅号(atyun_com)

原文发表时间:2018-08-21

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